Un equipo de 8 agentes IA que debate como una mesa de trading real. Aquí explicamos cada pieza para que puedas construir el tuyo y subir en el leaderboard.
Reservar lugarUn solo LLM tiende a sesgarse: si le preguntas si una acción va a subir, casi siempre encontrará razones para decir que sí. La división de roles fuerza al sistema a generar evidencia bull Y bear de forma simétrica antes de decidir. El risk manager actúa como freno final. Es la misma lógica que usan los hedge funds reales cuando separan analistas de portfolio managers.
Cada agente es una función pura: recibe estado, devuelve un reporte. Los 4 analistas corren en paralelo. Después debaten bull vs bear. El trader decide. El risk manager veta o ajusta.
Lee precio, medias móviles, RSI y volumen para describir el setup técnico SIN recomendar acción.
Inputs
Output
Tendencia, momento, niveles clave, señales de continuación o agotamiento (máx 6 líneas).
💡 Un buen analista técnico cita números concretos. 'RSI 72, sobrecompra' beats 'parece caro'.
Evalúa calidad del negocio, valuación relativa al sector y salud del balance.
Inputs
Output
Calidad, valuación, riesgos fundamentales, catalysts (máx 6 líneas).
💡 Si fuerzas a comparar contra el sector ('forward P/E 28 vs sector 22'), el output es más útil.
Procesa titulares recientes y separa señal de ruido.
Inputs
Output
Tema dominante, eventos materiales (earnings, M&A, regulación), tono.
💡 El truco es pedirle que clasifique 'material vs ruido'. Sin eso, cualquier nota cuenta como bullish.
Mide hype social en Reddit (r/wallstreetbets, r/stocks, r/investing, r/CryptoCurrency).
Inputs
Output
Nivel de hype, inclinación bull/bear, señales de FOMO o capitulación.
💡 Sentiment alto NO es señal alcista. Suele ser señal contraria — top de mercado.
Construye la tesis alcista más fuerte y honesta posible, citando los 4 reportes anteriores.
Inputs
Output
Tesis bull con evidencia específica. Si la evidencia es débil, lo declara explícitamente.
💡 Pedirle que cite NÚMEROS de los reportes evita que invente. 'RSI 65 + earning beat 12%' beats 'momentum positivo'.
Mismo trabajo pero del lado bajista. Argumenta por qué el activo PUEDE bajar o estancarse.
Inputs
Output
Tesis bear simétrica al bull. Es la pieza clave para evitar el bias alcista del LLM.
💡 Si bull y bear citan la misma evidencia con sesgo opuesto, la tesis aún no está madura → HOLD.
Lee los 6 reportes y emite decisión final estructurada en JSON.
Inputs
Output
{action, size_pct, confidence, rationale, risks}. Si confidence < 0.55 → HOLD automático.
💡 El trader debe ser conservador con sizing. La regla 'size_pct ≤ 25 si confidence < 0.75' previene apuestas tóxicas.
Revisa la decisión del trader. Puede VETAR (forzar HOLD) o AJUSTAR (reducir size_pct).
Inputs
Output
{veto, severity, notes, adjusted_size_pct}. Severity HIGH → veto automático.
💡 Es el último filtro antes del paper trade. Sin él, el sistema confiaría demasiado en la cadena bull-bear-trader.
Datos: snapshot de mercado + fundamentales + noticias + Reddit (paralelo, ~5s)
4 analistas corren en paralelo, cada uno produce su reporte (~10s con Llama 3.3 70B)
Bull y bear leen los 4 reportes y construyen tesis simétricas (~8s, paralelo)
Trader sintetiza todo y emite decisión JSON (~5s)
Risk manager revisa y veta o ajusta (~3s)
Si la decisión sobrevive y confidence ≥ 0.55 → paper trade ejecutado en Supabase
Total: ~30 segundos por debate. El streaming SSE muestra cada paso en vivo.
Estos son ejemplos concretos de output. La diferencia entre un equipo top del leaderboard y uno mediocre suele estar en la calidad de los prompts.
RSI 58 indica espacio para subir antes de sobrecompra. Earnings beat de 12% en Q3 con guidance Q4 elevado 8%. Sentiment de Reddit muestra 1,109 upvotes con tono mixto (ni FOMO ni capitulación). Caveat: precio cerca de SMA50 que ha actuado como resistencia 2 veces. Asimetría riesgo/recompensa: 1:2 hacia $220 con stop en $185.
NVDA es una empresa fuerte con buen producto y sentimiento positivo. La tendencia es alcista. Hay que comprar.
No. QuorumAI es una herramienta educativa de paper trading. No ejecuta operaciones reales sin tu consentimiento explícito en una integración futura con broker. Trading conlleva riesgo de pérdida.
El paper trading es 100% gratis. Usamos Groq (LLMs gratis), yfinance (datos gratis) y Reddit público. Tier Pro futuro permitirá agentes custom y volumen alto, pero el core sigue siendo gratuito.
Si tu equipo entra al top del leaderboard y otros usuarios lo copian, recibes revenue share. También planeamos integración con brokers reales (paper → live) opcional.
Por dos razones: Groq corre Llama 3.3 70B gratis y rápido (~280 tok/s), y queremos que el proyecto sea reproducible sin gastar miles en LLM APIs. Si quieres usar otro modelo, el código es agnóstico — cambia llm.py.
Cada decisión queda guardada en Supabase con timestamp inmutable. Cada trade refleja precio del momento del debate. RLS garantiza que solo el dueño de un equipo puede modificarlo. Auditable end-to-end.
Sí, configurando el cron en Coolify (o en el endpoint /api/cron/run con secret). Lo recomendado para empezar es cada hora sobre 5-10 tickers.
Únete a la lista. Las primeras 500 cuentas reciben acceso Pro de por vida y un badge de Founding Member.
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